증시에서는 수많은 지표들이 나온다.  특히 시장참가자인 투자 주체들의 종목별 거래량, 거래대금, 순매수 동향, 프로그램 매매나 공매도·신용매수 비중 등이 개별로 혹은 모아져서 순위별로 지면을 장식하게 된다.  투자주체 혹은 가끔 세력이라고 표시하는 그룹은 개인·외(국)인·기관으로 표시된다.  투자자는 자신의 투자 바구니에 한 종목에서 다수 종목으로 포트폴리오를 꾸려 비중 조절을 하며 손익과 위험관리를 한다.  투자자가 꾸는 꿈 중의 하나가 누군가 나 대신 시장을 모니터링하고 매매를 굴곡없이 대행하며 지속적으로 수익을 안겨 주기를 바라는 것이다.  그 승부 자체를 즐기는 것도 물론 있을 것이다.  투자자의 위험관리와 자기관리의 비중은 40 대 60으로 자기관리의 비중이 훨씬 크다고 얘기한다. 그러한 투자자를 자연지능의 인간과 인공지능을 가진 로봇으로 구분해서 살펴 보는 것도 의미가 있을 듯 하다.  

1956 존 매커시 교수의  '인공지능'이라는 용어가 사용된 지 근 70년 정도가 지났다.  지능 즉 지적능력은 어떤 문제를 해결하기 위한 능력이다.  기초적인 지식이 쌓여야 지능이 발휘된다.  지능을 통해 갈등이 노출된 문제의 해법에는 '지혜'가 작동한다.  인공 지능은 '인간이 태어나 성장하며 가지는 자연지능'의 모조 모사이다.   투자와 매매를 함에 있어서 '아날로그적'인 사람은 전망과 기대감에 의한 주관적 판단의 주체가 된다.  성과 근거가 남아야 하는 '디지털적'인 외인과 기관은 수치화된 신호와 자료에 기반한 객관적 판단에 비중을 두어야 할 것이다.  인공지능은 학습하고 추론을 한다.

로봇은 광범위한 영역에서 그 활동과 역할의 지경을 넓혀가고 있다.  사람이 할 수 없거나 하기 싫은 것, 즉 위험한 것, 더러운 것, 어려운 것이라는 3D가 주 대상이라 할 것이다.  하지만 지금 로봇은 인공지능과 딥 러닝, 머신러닝의 힘으로 상대가 기계이든 사람이든 감정노동의 영역까지 들어오고, 인공지능 의사 왓슨이나 인공지능 변호사 로스가 진단과 판단의 영역에서 활발하게 활동하고 있는 것이 현실이다.  오래 전의 '휴먼스'라는 영드(영국 드라마)에서는 해탈까지는 아니어도 아내, 남편, 엄마, 아빠, 선생님의 역할을 더 잘하는 (Weak AI) 로봇이 등장했었다.  화 내지도 않고, 레시피도 더 기억 잘하며, 공부도 더 잘하고, 골프도 더 천재적이다.

다니엘 카네만의 자동시스템과 숙고시스템 얘기처럼...  사람은 삼삼은? '구'라는 자동응답과 13579의 세제곱은? 과 같은 밤새도록 계산해도 정답이 확신되지 않는 숙고시스템이 작동한다.  시장은 끊임없이 무빙 타겟으로 작동하며 '나 잡아 봐라~'를 한다.  그러한 시장에서 (개인)투자자는 일반적으로 지나친 낙관을 하고, 과감하게 결정하며, 불확실성을 무시하고, 손실에 대한 두려움이 이익보다 큰 경향을 보인다.  이러한 것들을 '잘 이해하고 알고 있음에도'  시장에서는 몰림과 쏠림 현상이 반복된다. 인간은 느끼고 즐기지만, 기계는 감지하고 반응한다.  로봇은 기록 속에서 검색을 하고, 사람은 기억 속에서 사색을 한다.  다들 수긍할 만한 얘기지만 막상 둘의 차이가 무엇이냐는 질문에 쉽게 '이거다'라고 내놓기는 쉽지 않다.

금융시장 특히 투자마켓인 증시에서도 다양한 이름의 로봇들이 활동하고 있다.  장점과 강점 등을 얘기하기 전에 사람 만이 갖는 차이를 간단하게 짚어본다.  △ 착각한다.  반 남은 물컵과 반밖에 없는 물컵의 팩트는 같지만 상반되게 이해하기도 하고, '8'자를 6 0 9 3 등으로 오인해 읽기도 한다.  △ 망각한다.  에빙하우스의 망각곡선을 인용하지 않더라도 한 시간이 지나면 반을, 하루가 지나면 70%를 잊는다.  △ 지친다.  식사를 계속 한다 하더라도 잠과 휴식이 없으면 결국 과로사하게 된다.  △ 고집피운다.  오기까지는 아니더라도 한번 선택한 사안과 결정은 그 바닥을 보기 전까지 자존심을 지키며 우기는 경향이 있다.

로봇이나 시스템이 투자자로서 필승인 것이냐 하는 것은 다르다.  증시의 가장 큰 변수는 미래에 대한 '기대감'과 '쏠림' 현상이다.  이것은 종합적인 판단을 필요로 한다.  단순하게 빅데이터를 최고의 성능으로 분석한다고 해서 'winner'가 되지는 않는다.  상대가 있는 시장에서는 빅데이터로 내일의 결과를 예상·예측할 수 있다고 가정하더라도, 그 예측된 결과에 기반하여 지금 (시장에서) 실행이 이루어지면, 어차피 내일의 결과는 뫼뷔우스의 띠처럼 다시 뒤틀어져 버리는 아이러니가 있다.  엑셀 수식에서 식이 순환참조되는 것과도 같다.  

** 순환참조 : 자신의 셀 값을 참조하거나 자신의 셀 값에 종속된 다른 셀을 참조하는 수식.  예를 들어, A1 셀에 '=B1*100'이라 넣고, B1 셀에 '= A1/50'이라고 입력하는 것과 같다.

성공적인  개인 (사람)투자자를 위한 해법 또한 위의 문제 안에서 찾을 수 있다.  △ '착각한다'  평행선이 구부러져 보이는 착시의 사례와도 같이 팩트를 왜곡하는 것은 사람이 빠른 판단을 하기 위해서 필연적으로 따르는 희생일 수 있다.  다른 사람과의 교류와 경청으로 왜곡을 보정해야 함을 의미한다.  △  '망각한다'  예전과 달리 손 안에 무한대의 기억을 보존시키고 소환 또는 알림을 받을 수 있다.  메모하고, 저장하는 습관은 중요하다.  그 만큼 메모하고 저장하는 요령을 칫솔질처럼 먼저 익혀 둘 필요가 있고, 자주 복습을 해서 기억의 수명을 늘려야 한다.  △ '지친다' 사고-팔고-쉬고 하는 것과 같이 '쉬는 것'도 투자라고 하는 것처럼 평소 몸과 마음을 건강하게 유지하고, 힐링하여야 한다.  날 잡고 하는 것이 아니라 매일 루틴하게 이루어지게 하여야 한다.  △ '고집피운다.' 이른바 보유 여부에 따라 생각이 '꽂히고' 한번 내린 결정이후 변경 취소하지 않으려는 자존심이 '셀프허딩'을 유도하게 된다.  '매수' 의견밖에 없는 애널리스트 들의 보고서라 하더라도 다양한 의견과 정보를 수집하여 살펴 보면 행간이 읽히게 되어 있다.  또한 인공지능에서 우리는 ‘야수의 정신’을 찾을 수 없다. 약점이자 곧 장점이 ‘인사투’(인간 사람 투자자)에 있는 것이다.

최근 열풍처럼 번지는 챗GPT 등의 생성형AI에서는 프롬프팅(프롬프트를 만들기)이 프로그래밍의 위치를 밀어내고 있다. 프롬프트를 통해(request) ‘맥락을 잡아주고, 요구사항을 정의하여, 입력 데이터를 제공하면, 의도된 출력 형태로’ 응답(response)을 하고 이것이 반복되면서 학습 과정의 미세조정(fine tuning)이 이루어지면 보다 진화된 결과를 얻게 되는 것이다.